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Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% de las reseñas)
Mercado medio (48.1% de las reseñas)
Precios de Nivel de Entrada
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Azure Machine Learning
Calificación Estelar
(88)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% de las reseñas)
Pros & Cons
Precios de Nivel de Entrada
No hay precios disponibles
Aprende más sobre Azure Machine LearningTrueFoundry
Calificación Estelar
(53)4.6 de 5
Segmentos de Mercado
Mercado medio (48.1% de las reseñas)
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Prueba Gratuita Disponible
Aprende más sobre TrueFoundryResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Azure Machine Learning sobresale en su Escalabilidad en el Entrenamiento de Modelos de IA con una puntuación de 8.3, lo que permite manejar eficientemente grandes conjuntos de datos, mientras que la puntuación de TrueFoundry de 7.5 indica que puede tener dificultades con tareas de entrenamiento de modelos más grandes.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning ofrece una Calidad de Soporte superior con una puntuación de 8.6 en comparación con el impresionante 9.7 de TrueFoundry, destacando que el equipo de soporte de TrueFoundry es a menudo elogiado por su capacidad de respuesta y utilidad.
- Los usuarios de G2 señalan que la Facilidad de Configuración de Azure Machine Learning está calificada con un 8.4, lo que algunos encuentran ligeramente desafiante, mientras que TrueFoundry brilla con una puntuación de 9.0, facilitando que los usuarios comiencen rápidamente.
- Los usuarios en G2 destacan que Azure Machine Learning proporciona una robusta función de Soporte de Idiomas con una puntuación de 8.9, mientras que TrueFoundry iguala esto con una puntuación de 8.9, indicando que ambas plataformas están bien equipadas para diversas necesidades de programación.
- Los revisores mencionan que la Escalabilidad de Azure Machine Learning está calificada con un 9.3, lo que la convierte en una opción fuerte para las empresas que necesitan escalar sus operaciones, mientras que la puntuación de TrueFoundry de 9.2 muestra que también se desempeña bien pero puede no igualar las capacidades de Azure en entornos más grandes.
- Los usuarios dicen que la funcionalidad de Arrastrar y Soltar de Azure Machine Learning está calificada con un 8.7, lo cual es fácil de usar, mientras que la puntuación de TrueFoundry de 7.3 indica que sus características de arrastrar y soltar pueden no ser tan intuitivas, llevando a una curva de aprendizaje más pronunciada para los nuevos usuarios.
Azure Machine Learning vs TrueFoundry
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que TrueFoundry es más fácil de usar, configurar y administrar. También prefirieron hacer negocios con TrueFoundry en general.
- Los revisores consideraron que TrueFoundry satisface mejor las necesidades de su empresa que Azure Machine Learning.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que TrueFoundry es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de TrueFoundry sobre Azure Machine Learning.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
No hay precios disponiblesTrueFoundry
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleTrueFoundry
Prueba Gratuita Disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
8.7
52
Facilidad de uso
8.5
80
8.9
52
Facilidad de configuración
8.3
57
9.0
37
Facilidad de administración
8.3
49
9.0
10
Calidad del soporte
8.6
74
9.6
51
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
47
9.7
11
Dirección del producto (% positivo)
9.0
80
9.8
52
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
8.5
36
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.8
29
No hay suficientes datos disponibles
8.8
28
No hay suficientes datos disponibles
8.9
31
No hay suficientes datos disponibles
9.1
32
No hay suficientes datos disponibles
9.2
32
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.4
31
No hay suficientes datos disponibles
8.4
31
No hay suficientes datos disponibles
8.8
32
No hay suficientes datos disponibles
9.1
32
No hay suficientes datos disponibles
9.2
32
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.7
30
No hay suficientes datos disponibles
8.2
31
No hay suficientes datos disponibles
7.9
30
No hay suficientes datos disponibles
8.5
29
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
8.1
28
No hay suficientes datos disponibles
8.9
29
No hay suficientes datos disponibles
7.8
28
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.3
31
No hay suficientes datos disponibles
7.9
32
No hay suficientes datos disponibles
8.0
31
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
7.5
23
No hay suficientes datos disponibles
7.5
23
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 25 característicasMostrar 25 características
8.4
56
8.3
23
Sistema
8.6
22
8.5
16
Desarrollo de modelos
8.6
51
9.1
20
8.9
54
7.5
19
8.3
53
8.0
17
8.7
52
7.6
18
Desarrollo de modelos
8.4
21
7.4
17
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.1
45
7.5
14
7.9
45
7.4
13
7.8
38
8.3
12
8.2
42
8.5
13
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.7
21
Función no disponible
8.5
21
8.9
12
Despliegue
8.8
50
8.8
15
8.7
51
8.6
13
8.9
51
9.4
17
IA generativa
8.5
10
8.1
8
8.2
10
8.6
7
7.5
10
8.3
7
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
8.4
11
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
9.0
10
No hay suficientes datos disponibles
8.3
10
No hay suficientes datos disponibles
8.3
10
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
7.8
9
No hay suficientes datos disponibles
8.6
11
No hay suficientes datos disponibles
8.3
10
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.7
10
No hay suficientes datos disponibles
7.9
8
No hay suficientes datos disponibles
8.8
10
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.3
10
No hay suficientes datos disponibles
8.2
11
No hay suficientes datos disponibles
7.7
10
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.8
11
No hay suficientes datos disponibles
8.7
10
Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)Ocultar 15 característicasMostrar 15 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
Función no disponible
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
Función no disponible
No hay suficientes datos disponibles
Función no disponible
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo CódigoOcultar 6 característicasMostrar 6 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Ingesta y Preparación de Datos - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Construcción de Modelos y Automatización - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Azure Machine Learning y TrueFoundry está categorizado como Plataformas de MLOps, Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps), Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático, y Infraestructura de IA Generativa
Categorías Únicas
Azure Machine Learning está categorizado como Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
TrueFoundry no tiene categorías únicas
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Azure Machine Learning
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
TrueFoundry
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Pequeña Empresa
(50 o menos empleados)
Mediana Empresa
(51-1000 empleados)
Empresa
(> 1000 empleados)
Industria de los revisores
Tecnología de la Información y Servicios
28.2%
Software informático
14.1%
Consultoría de Gestión
8.2%
Gestión de la educación
5.9%
Educación Superior
4.7%
Otro
38.8%
Software informático
28.8%
Tecnología de la Información y Servicios
15.4%
Juegos de ordenador
11.5%
Entretenimiento
9.6%
Servicios financieros
5.8%
Otro
28.8%
Principales Alternativas
Discusiones
¿Para qué se utiliza Azure Machine Learning Studio?
1 Comentario
AR
En resumen, para construir, desplegar y gestionar modelos de alta calidad más rápido y con confianza.Leer más
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